Selected Cognitive Abilities in Elite Youth Soccer Players
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The identification of talent in soccer is critical to various programs. Although many research findings have been presented, there have been only a few attempts to assess their validity. The aim of this study was to determine the relationship between talent and achievement variables in the Vienna Test System. The participants were 91 Czech soccer players, representing four youth soccer teams, who were born in the year 2000. These boys were divided into two groups according to their coaches' assessments using a TALENT questionnaire. A two-factor model (component 1: "kinetic finesse"; component 2: "mental strength") was designed to interpret the responses of the coaches on the questionnaire. The Vienna Test System was used to determine the level of players' cognitive abilities. In total, the subjects performed seven tests in the following order: Raven's Standard Progressive Matrices (SPM), a reaction test (RT), a determination test (DT), a visual pursuit test (LVT), a Corsi Block-Tapping Test (CORSI), a time/movement anticipation test (ZBA), and a peripheral perception test (PP). To analyze the relationship between talent and achievement variables within the Vienna Test System, correlation analyses were performed. The results revealed that the talented group attained significantly better results on only 1 of the 16 variables, which was ZBA2: movement anticipation - deviation of movement median (r = .217, p = .019). A comparison of the two talent components showed that component 1 ("kinetic finesse") was a more significant factor than component 2 ("mental strength"). Although we observed statistically significant correlations, their actual significance remains questionable; thus, further research is required.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle